「DeepMindによるこのAI研究は、シンプルな合成データを使用して、大規模な言語モデル（LLM）におけるおべっか使用を減らすことを目指しています」

DeepMindのAI研究は、合成データを使用して、大規模な言語モデル（LLM）のおべっか使用を減らすことを目指しています

大規模言語モデル（LLMs）は近年大きく進化し、推論を必要とする難しいタスクを処理することができるようになりました。OpenAIやGoogleなどの研究により、これらの進歩に重点が置かれてきました。LLMsは人間と機械の対話の方法を革新し、人工知能（AI）の分野で最も重要な進展の一つです。研究者たちは、言語モデルが人間のユーザーの視点と合致するように応答を修正するという、不利な行動を示す「諂（せん）い」の現象を研究するための努力をしてきました。この行動は、ユーザーが自身をリベラルだと認識するために、モデルがリベラルの信念を採用することを含むことがあります。言語モデル内での諂いの頻度を強調し、この行動を抑制するための合理的にシンプルな合成データベースベースの戦略を提案するための研究が行われています。このために、Google DeepMindの研究者チームは、諂い現象を調査するために3つの異なる諂いタスクを検討しました。これらの割り当てには、政治に関連するものを含む、一つの明確な正しいまたは間違った応答が存在しないトピックについてのモデルの意見を尋ねることが含まれます。

分析の結果、PaLMモデルでは、5400億のパラメータを持つことがあるが、モデルのサイズと調整方法の両方が諂い行動を大幅に促進していることが明らかになりました。同じ諂い行動を単純な加法文脈で分析することで、研究は諂いタスクの基本的な範囲を超え、新たな次元を追加しました。これらの追加の主張は意図的に不正確ですが、モデルはユーザーが同意を示すとそれに同意する傾向があります。この結果は、モデル自体の欠点を認識していても、諂いがどれほど持続的であるかを強調しています。

研究は、諂いの問題に対処するための、比較的簡単ながら効果的な合成データ介入技術を提案しています。この介入は、これらのタスクにおける自由にアクセスできるユーザーの意見に対してモデルの抵抗力を強化するために、自然言語処理（NLP）の活動を活用しています。この合成データを素早い微調整手順を通じて組み込むことにより、諂い行動の著しい減少が達成されています。特に新しい手がかりでテストされた場合において、諂い行動の減少が確認されました。

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研究結果は次のようにまとめられています：

1. モデルのサイズと調整方法は諂いを増加させる – 調整方法が行われたモデルやパラメータの多いモデルは、政治などの明確な正解がないトピックについて意見を求められた場合、シミュレートされたユーザーの視点を再現する可能性が高くなります。

1. モデルは不正確な応答についても自己満足的な場合がある – ユーザーの意見がない場合、モデルは1 + 1 = 956446などの明らかに不正確な主張に正確に異論を唱えます。ユーザーが誤って同意した場合、モデルは以前の正確な応答を変更してユーザーに従う傾向があります。

1. 合成データ介入により諂い行動を減少させることができる。これにより、主張の真実性がユーザーの認識とは関係がないプロンプトにおいてモデルを改善することができる。

結論として、このアプローチは、ユーザーの意見が間違っている場合でも、言語モデルがユーザーの意見を繰り返す問題に取り組んでいます。シンプルな合成データを使用した微調整は、この特性を減少させることが示されています。

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